L'intelligence artificielle en entreprise

Que peut-on attendre de l’intelligence artificielle en entreprise ? Pour les directions de services il s’agit d’une révolution, l’intelligence artificielle va vous permettre de prévoir avec précision : le chiffre d’affaires, l’attrition des clients ou bien les factures qui seront payées en retard.

Comment l’intelligence artificielle transforme vos données en business intelligent ?

La révolution du Bigdata et des applications sur le cloud ont préparé le terrain pour que ces données soient exploitées de manière opérationnelles. Cette avancée technologique touche la plupart des départements de votre entreprise avec la segmentation des campagnes marketing, l’amélioration de la qualité de production ou encore le développement commercial en triant les prospects à fort potentiel.

Neural Decision vous aide à y voir plus clair et obtenir une meilleure marge rapidement. Les champs d’application sont variés et permettent déjà aux entreprises qui l’utilisent prendre une avance considérable sur leurs concurrents aux méthodes traditionnelles.

Prévoir le chiffre d’affaires
Prévoir l’attrition
Prévoir les factures qui vont être payées en retard
Segmenter les clients pour les campagnes marketing
Trouver les prospects qui vont répondre favorablement
Améliorer la qualité de production

CE QUE L'IA VA FAIRE POUR VOUS

Prévision de CA

Anticiper l'attrition des clients

Campagne Marketing

Comment ça marche ?

Un exemple de l’apprentissage d’une IA, au fur à mesure des cycles de calcul le taux d’erreurs baisse et et résultat s’approche de la courbe cible.

Plutôt que la dénomination d’intelligence artificielle, nous préférons le concept d’intelligence appliquée où la sélection des données en entrée et les bonnes pratiques d’un opérateur bien humain conditionne la précision du résultat.

L’IA devient un prolongement des analyses traditionnelles pour modéliser les comportements clients ou faire de la prévision.

PRÉVISION DE CHIFFRE D’AFFAIRES

A partir des données des ventes mais aussi d’autres facteurs externes comme la météo, les mouvements sociaux, ect… Nous pouvons prévoir le chiffre d’affaire qui sera réalisé dans les 18 mois qui suivent:

Neural Décision collecte , traite, enrichit les données sources. II s’agit dans cette phase de rajouter si nécessaire de la densité dans les données.

Le data scientist en charge du projet sélectionne une dizaine d’algorithmes susceptibles de fonctionner. La prévision s’approchent du réel de quelques pourcents.

Découvrez l’étude du cas d’un client voyagiste, ou nous sommes en mesure d’effectuer une prédiction de chiffre d’affaires à 18 mois avec une précision de 96%.

L’ATTRITION OU LA PERTE DES CLIENTS

Cas d’une société qui prend des commandes avec des contrats de maintenance associés.

7 % des clients résilient chaque année,mais les années passant on monte vite à 40 % des contrats initiaux qui sont résiliés.

Problème les commerciaux ne peuvent pas visiter l’ensemble des clients en 1 année. Alors comment faire ?

Neural Decision utilise ici un algorithme de machine learning de classification binaire.

Collecte et enrichissement des données sources : catégorisation des clients, nombre de contacts avec la maintenance, nombre de mails, temps passé au téléphone…

Nous allons pouvoir déterminer les clients qui vont partir de ceux qui restent. les clients sont segmentés en deux classes.

L’IA va apprendre à reconnaitre les signes avant coureurs de la résiliation.

Etude des données

Sur les 3333 Clients 14,5 % ont résilié, 85,5 % sont sous contrat.

Nous avons recueillis les informations suivantes :

– Catégorie de clients

– Montant du contrat de maintenance sur 5 exercices

– Nombre de jour du dernier contact avec le SAV

– Nombre de ticket de maintenance

– Nombre de ticket non resolu

LES RÉSULTATS

Le modèle peut prédire avec 95 % de bonnes réponses qui va résilier et qui restera.

Le graphique ci-dessous montre la différence et terme de probabilité de trouver les clients qui vont rester de ceux qui vont partir avec ou sans modèle.

CAMPAGNE MARKETING

But adresser les bonnes messages promotionnels aux clients.

Problème connaitre ses clients pour leur proposer les produits qui sont les plus succeptibles d’acheter. Par association ou voisinage comme le fait Amazon ou par une proximité de classe.

Le ratio d’un retour d’emailing est de 2 à 5 pour 1000, le ciblage est donc essentiel pour capter d’avantage l’attention.

En fonction des informations que vous connaissez des clients, il est possible de les classifier en catégories pour affiner les messages. Vous pensez ne pas avoir suffisamment de données, des solutions existent ! contactez-nous.

Le rôle de cette IA est d’identifier les souhaits des clients en fonction de la période de l’année. Par exemple qui va acheter une table de ping-pong ou un BBQ.

Le résultat est une table des confusions où on compare les classifications à la réalité.

TAUX D’ERREUR LORS DE L’APPRENTISSAGE

Le taux d’erreur nous indique si la réponse donnée par le modele diffère beaucoup de la réalité.

TABLE DES CONFUSIONS

Une fois que le modèle est entraîné, nous comparons ses résultats de classification avec le réel.

Ici sur 8195 tickets de caisse, le modèle prédit le comportement des acheteurs sur la catégorie de produits. En résumé sur les 2 catégories les plus représentées, l’IA trouve 6929 sur 7501 articles. Un excellent résultat qui surclasse largement la chance pure de trouver la classe.

L’efficacité du modèle est proche de 90 %.

Par similarité, nous pouvons définir les intentions d’achat et orienter la campagne marketing

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